Analityk Danych
⚲ Remote
15 000 - 19 000 PLN (B2B)
Wymagania
- Python
- pandas
- NumPy
- Excel
- SQL
- AI/ML (nice to have)
- Data engineering (nice to have)
Opis stanowiska
Wymagania:
- Python: Dobra, praktyczna znajomość języka w kontekście analizy i manipulacji danymi (znajomość bibliotek takich jak Pandas, NumPy).- Excel: Zaawansowana znajomość narzędzia (tworzenie złożonych tabel przestawnych, formuł logicznych, przygotowywanie czytelnych raportów).- SQL: Praktyczna umiejętność pisania i optymalizacji zapytań do relacyjnych baz danych, łączenia tabel oraz agregacji danych.
Mile widziane:
- Doświadczenie w pracy w zespołach rozwijających produkty oparte o sztuczną inteligencję (AI/ML).- Podstawowa wiedza z zakresu inżynierii danych (Data Engineering).
Codzienne zadania:
- Samodzielne badanie, przetwarzanie i interpretowanie dużych zbiorów danych w celu wyciągania kluczowych wniosków biznesowych.
- Projektowanie, budowanie oraz optymalizowanie stabilnych procesów przepływu danych (data pipelines) pomiędzy różnymi systemami i bazami.
- Współpraca z inżynierami ML (MLE) w zakresie przygotowywania czystych i ustrukturyzowanych danych pod budowę modeli uczenia maszynowego.
- Współpraca z Data Protection Officerem (DPO) w celu zapewnienia pełnego bezpieczeństwa, anonimizacji oraz zgodności przetwarzanych danych z obowiązującymi regulacjami (np. RODO).
- Python: Dobra, praktyczna znajomość języka w kontekście analizy i manipulacji danymi (znajomość bibliotek takich jak Pandas, NumPy).- Excel: Zaawansowana znajomość narzędzia (tworzenie złożonych tabel przestawnych, formuł logicznych, przygotowywanie czytelnych raportów).- SQL: Praktyczna umiejętność pisania i optymalizacji zapytań do relacyjnych baz danych, łączenia tabel oraz agregacji danych.
Mile widziane:
- Doświadczenie w pracy w zespołach rozwijających produkty oparte o sztuczną inteligencję (AI/ML).- Podstawowa wiedza z zakresu inżynierii danych (Data Engineering).
Codzienne zadania:
- Samodzielne badanie, przetwarzanie i interpretowanie dużych zbiorów danych w celu wyciągania kluczowych wniosków biznesowych.
- Projektowanie, budowanie oraz optymalizowanie stabilnych procesów przepływu danych (data pipelines) pomiędzy różnymi systemami i bazami.
- Współpraca z inżynierami ML (MLE) w zakresie przygotowywania czystych i ustrukturyzowanych danych pod budowę modeli uczenia maszynowego.
- Współpraca z Data Protection Officerem (DPO) w celu zapewnienia pełnego bezpieczeństwa, anonimizacji oraz zgodności przetwarzanych danych z obowiązującymi regulacjami (np. RODO).
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Samodzielne badanie, przetwarzanie i interpretowanie dużych zbiorów danych
Samodzielność może oznaczać ograniczone wsparcie zespołu i dużą odpowiedzialność za końcowy wynik.